AI
검색어에 숨겨진 의도를 더 정확하게, 검색을 바꾸는 AI 실험들
두줄요약
당근이 검색어에 숨겨진 의도를 더 정확히 파악하기 위해 LLM 실험을 진행했습니다. 프롬프트 고도화와 QU/DU 구조로 검색 결과 적합도를 크게 높였습니다.
핵심 내용
- 검색어에 숨겨진 의도를 더 정확히 파악하기 위한 당근의 AI 검색 실험 소개
- LLM 후처리 데모, 프롬프트 고도화, QU/DU 기반 검색 구조 재설계로 검색 결과를 의미 단위로 재구성
- 의도 분류 커버리지와 검색 적합도 개선, CS 감소로 이어진 변화
구조와 흐름
- 키워드 정렬 중심 검색의 한계 인식
- 검색어 이해(QU)와 문서 이해(DU)를 분리한 LLM 기반 접근
- 작고 빠른 실험에서 구조적 전환으로 확장
적용해볼 점
- 검색 결과 재정렬 단계에 LLM을 붙여 빠르게 가능성 검증
- 실제 검색어 수집과 정성평가로 프롬프트 반복 개선
- 의도 분류와 문서 구조화를 분리해 검색 품질 향상